Datenkompetenz und technische Grundlage sind wichtig
Daten gibt es in jedem Unternehmen – und davon viele. Oft fehlt es aber an der notwendigen Expertise, um aus den Daten auch einen konkreten Mehrwert für das Geschäft zu ziehen oder durch mehr und qualifizierte Daten bessere Abschlüsse zu erzielen. Für die Auswertung und Analyse der Daten brauchen die Mitarbeitenden aber das entsprechende Know-how und die passende technische Infrastruktur. Weiterbildung und eine moderne Dateninfrastruktur sind daher zwei wichtige Grundlagen für die richtige Analyse bestehender und neuer Daten. Nur so können Unternehmen mit Hilfe von Daten ihre Entscheidungsprozesse verbessern und fundierte Schlüsse ziehen.
Die richtige Analysemethode
Die Daten alleine sind für ein Unternehmen jedoch erst einmal ohne Wert. Es kommt darauf an, sie den Anforderungen entsprechend zu analysieren. Dazu muss man sich zunächst über die Fragestellung im Klaren sein: Welche Ziele will das Unternehmen mit der Datenanalyse erreichen, welche Fragen sollen beantwortet werden? Auch die Art der Daten spielt eine Rolle: Liegen sie strukturiert in Tabellen vor oder sind es unstrukturierte Bilder, Texte? Schliesslich ist die Qualität der Daten zu prüfen: Müssen sie bereinigt, aktualisiert, validiert oder mehrere Datensätze zusammengeführt werden? Je nach vorliegendem Datenmaterial und Fragestellung geht es dann an die eigentliche Analyse. Dabei wird zwischen vier Lösungsansätzen unterschieden.
Mit der Descriptive Analytics stellen Unternehmen Vergangenes dar. Aus den Rohdaten werden so Berichte mit aktuellen Trends, Entwicklungen oder anderen Erkenntnissen aus dem Unternehmen gewonnen. Diagnostic Analytics geht einen Schritt weiter und untersucht, warum etwas passiert ist. Sie identifiziert die Faktoren, die zu bestimmten Trends oder Ereignissen geführt haben. Dies ermöglicht Unternehmen, Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu verstehen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Predictive Analytics nutzt Daten und moderne Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen. Unternehmen können damit Prognosen erstellen und fundierte Entscheidungen treffen. So kann ein Mobilfunkanbieter mithilfe von Predictive Analytics beispielsweise analysieren, welche Kunden wahrscheinlich kündigen werden, und ihnen spezielle Angebote zu machen, um sie zu halten. Prescriptive Analytics geht noch einen Schritt weiter und liefert Handlungsempfehlungen zur Zielerreichung. Dabei werden Vorhersagen mit Optimierungsalgorithmen kombiniert, um die bestmögliche Vorgehensweise zu ermitteln. So kann es beispielsweise Unternehmen helfen, ihre Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten.
Beispiele aus der Praxis
Je nach Fragestellung kommen die oben beschriebenen Analysemethoden zum Einsatz. Ein Beispiel: Eine Immobilien-Investmentgesellschaft wollte zunächst die vorhandenen Daten für die operative Entscheidungsfindung aufbereiten und so zu einem Data-driven Enterprise werden. Man schulte die Mitarbeitenden und schuf eine Single Source of Truth – alle Daten kamen aus einer Quelle, vor allem immer aktuell und bereinigt. Mit dem Zugriff auf die Daten und mit den definierten Key Performance Indikatoren können Asset Manager heute ihr Portfolio analysieren und optimieren. Descriptive und Diagnostic Analytics unterstützen somit das Management auf C-Level und in den Fachbereichen bei operativen und strategischen Entscheidungen. Die Predictive und Prescriptive Analytics von Business Analytics hingegen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und neue Chancen zu nutzen, wie ein weiteres Beispiel zeigt: Ein Bauunternehmen wollte seine Maschinen besser auf den verschiedenen Baustellen einsetzen und damit besser auslasten. Zudem wollte es sein IT-Service-Management (ITSM) verbessern, indem es vorhersagte, wann ein erhöhtes Aufkommen an IT-Tickets zu erwarten war, um die erforderliche Teamgrösse zu analysieren. Beides konnte durch Business Analytics und deren Vorhersagen erkannt werden. Die Nutzung solcher Analysemethoden verbessert also nicht nur die Geschäftsprozesse signifikant, sondern senkt zeitgleich auch Kosten und erhöht damit die Chancen und den Profit für Unternehmen.
Jetzt zum Data-driven Enterprise werden!
Sind die passenden Datensätze vorhanden und werden sie mit der richtigen Methode analysiert, helfen die Daten dabei, das Kundenverhalten besser zu verstehen, Markttrends zu analysieren, Prozesse zu optimieren, die Leistungen der Mitarbeitenden zu bewerten und vieles mehr. Unternehmen sollten Daten daher als strategische Ressource betrachten und sie in den Mittelpunkt ihrer Entscheidungen und Aktivitäten stellen. Durch den Aufbau einer modernen Dateninfrastruktur und die Entwicklung der Datenkompetenz der Mitarbeitenden können Unternehmen die Vorteile eines „Data-driven Enterprise“ nutzen und ihren Erfolg steigern.
Der Bechtle Geschäftsbereich Data & Analytics berät Sie dazu gerne umfänglich – von der Datenspeicherung und -integration über die Datenanalyse bis zur Datenvisualisierung und der Ausarbeitung einer Datenstrategie und übernimmt diese Prozesse auf Wunsch komplett für Sie.
